游戏中的对象匹配方法、模型训练方法、装置及_中国专利数据库
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游戏中的对象匹配方法、模型训练方法、装置及

发布日期:2024-09-02 浏览次数: 专利申请、商标注册、软件著作权、资质办理快速响应热线:4006-054-001 微信:15998557370


游戏中的对象匹配方法、模型训练方法、装置及
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摘要: 本申请涉及计算机,具体涉及一种游戏中的对象匹配方法、模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。、作为游戏中的重要组成部分,社交系统旨在提供玩家之间的交流、合作和互动。其中,情缘系统作为社交系统的一部分,为玩家提供了虚拟的社交空间使得两个异性玩家在游戏中结成情缘关系,这给玩家提供了更...
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本技术涉及计算机,具体涉及一种游戏中的对象匹配方法、模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。背景技术:1、作为游戏中的重要组成部分,社交系统旨在提供玩家之间的交流、合作和互动。其中,情缘系统作为社交系统的一部分,为玩家提供了虚拟的社交空间使得两个异性玩家在游戏中结成情缘关系,这给玩家提供了更深层次的社交互动,并增强了游戏的情感和乐趣。如何为玩家匹配具有高契合度的异性玩家,是情缘系统目前要解决的一个重要问题。2、相关技术中,通常计算异性玩家之间的相互喜欢程度,计算不同的匹配方式下所有匹配玩家之间的相互喜欢程度之和。将相互喜欢程度之和最大的匹配方式,作为最终的匹配结果,以此来为玩家匹配与其结为情缘关系的异性玩家。3、然而,上述相关技术中仅基于异性玩家之间的相互喜欢程度进行对象匹配,匹配的具有情缘关系的两个玩家角色之间的技能等级相差过大,这导致在游戏过程中该两个玩家存在缺乏协同作战的问题,这降低了玩家游戏体验。技术实现思路1、本技术提供一种游戏中的对象匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,以提升匹配的具有情缘关系的两个玩家之间的协同作战能力。2、第一方面,本技术实施例提供一种游戏中的对象匹配方法,所述方法包括:3、获取n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征和社交信息,所述第一游戏对象和所述第二游戏对象互为异性游戏对象,所述社交信息用于描述游戏对象在游戏中所参与的社交关系,所述n和m为大于1的整数;4、根据所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征,构建画像特征异质图,所述画像特征异质图包括n个第一节点、m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第一连边,所述第一连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间的画像特征相似度,所述n个第一节点与所述n个第一游戏对象一一对应,所述m个第二节点与所述m个第二游戏对象一一对应;5、根据所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的社交信息,构建社交关系异质图,所述社交关系异质图包括所述n个第一节点、所述m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第二连边,所述第二连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间共同参与的社交关系的数量;6、将所述画像特征异质图、所述社交关系异质图以及画像特征矩阵输入至目标异质图嵌入模型中,得到所述目标异质图嵌入模型输出的所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量,所述画像特征矩阵由所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征构成;7、根据所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量,确定所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象之间的匹配关系。8、第二方面,本技术实施例提供一种模型训练方法,所述方法包括:9、获取画像特征矩阵、画像特征异质图和社交关系异质图;其中,所述画像特征矩阵由n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征构成,所述画像特征异质图包括n个第一节点、m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第一连边,所述第一连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间的画像特征相似度,所述n个第一节点与所述n个第一游戏对象一一对应,所述m个第二节点与所述m个第二游戏对象一一对应,所述社交关系异质图包括所述n个第一节点、所述m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第二连边,所述第二连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间共同参与的社交关系的数量,所述n和m为大于1的整数;10、将所述画像特征异质图、所述社交关系异质图和所述画像特征矩阵作为样本数据,对异质图嵌入模型进行训练,训练完毕得到目标异质图嵌入模型,所述目标异质图嵌入模型用于输出所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量。11、第三方面,本技术实施例提供一种游戏中的对象匹配装置,所述装置包括:12、获取模块,用于获取n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征和社交信息,所述第一游戏对象和所述第二游戏对象互为异性游戏对象,所述社交信息用于描述游戏对象在游戏中所参与的社交关系,所述n和m为大于1的整数;13、第一构建模块,用于根据所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征,构建画像特征异质图,所述画像特征异质图包括n个第一节点、m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第一连边,所述第一连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间的画像特征相似度,所述n个第一节点与所述n个第一游戏对象一一对应,所述m个第二节点与所述m个第二游戏对象一一对应;14、第二构建模块,用于根据所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的社交信息,构建社交关系异质图,所述社交关系异质图包括所述n个第一节点、所述m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第二连边,所述第二连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间共同参与的社交关系的数量;15、确定模块,用于将所述画像特征异质图、所述社交关系异质图以及画像特征矩阵输入至目标异质图嵌入模型中,得到所述目标异质图嵌入模型输出的所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量,所述画像特征矩阵由所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征构成;16、匹配模块,用于根据所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量,确定所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象之间的匹配关系。17、第四方面,本技术实施例提供一种模型训练装置,所述装置包括:18、获取模块,用于获取画像特征矩阵、画像特征异质图和社交关系异质图;其中,所述画像特征矩阵由n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征构成,所述画像特征异质图包括n个第一节点、m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第一连边,所述第一连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间的画像特征相似度,所述n个第一节点与所述n个第一游戏对象一一对应,所述m个第二节点与所述m个第二游戏对象一一对应,所述社交关系异质图包括所述n个第一节点、所述m个第二节点,以及所述第一节点和所述第二节点之间的第二连边,所述第二连边的连边权重为所述第一节点对应的第一游戏对象和所述第二节点对应的第二游戏对象之间共同参与的社交关系的数量,所述n和m为大于1的整数;19、训练模块,用于将所述画像特征异质图、所述社交关系异质图和所述画像特征矩阵作为样本数据,对异质图嵌入模型进行训练,训练完毕得到目标异质图嵌入模型,所述目标异质图嵌入模型用于输出所述n个第一游戏对象和所述m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量。20、第五方面,本技术实施例提供一种电子设备,所述电子设备包括:21、存储器和处理器、所述存储器和所述处理器耦合;22、所述存储器用于存储一条或多条计算机指令;23、所述处理器用于执行所述一条或多条计算机指令,以实现上述第一方面任一项所述的游戏中的对象匹配方法,或者以实现上述第二方面任一项所述的模型训练方法。24、第六方面,本技术实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有一条或多条计算机指令,其特征在于,该指令被处理器执行以实现上述第一方面任一项所述的游戏中的对象匹配方法,或者以实现上述第二方面任一项所述的模型训练方法。25、第七方面,本技术实施例提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,以实现上述第一方面任一项所述的游戏中的对象匹配方法,或者以实现上述第二方面任一项所述的模型训练方法。26、与现有技术相比,本技术具有以下优点:27、本技术提供的游戏中的对象匹配方法,获取n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征和社交信息,第一游戏对象和第二游戏对象互为异性游戏对象,社交信息用于描述游戏对象在游戏中所参与的社交关系,n和m为大于1的整数。根据n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征,构建画像特征异质图,画像特征异质图包括n个第一节点、m个第二节点,以及第一节点和第二节点之间的第一连边,第一连边的连边权重为第一节点对应的第一游戏对象和第二节点对应的第二游戏对象之间的画像特征相似度,n个第一节点与n个第一游戏对象一一对应,m个第二节点与m个第二游戏对象一一对应。根据n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的社交信息,构建社交关系异质图,社交关系异质图包括n个第一节点、m个第二节点,以及第一节点和第二节点之间的第二连边,第二连边的连边权重为第一节点对应的第一游戏对象和第二节点对应的第二游戏对象之间共同参与的社交关系的数量。将画像特征异质图、社交关系异质图以及画像特征矩阵输入至目标异质图嵌入模型中,得到目标异质图嵌入模型输出的n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量,画像特征矩阵由n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征构成。根据n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量,确定n个第一游戏对象和m个第二游戏对象之间的匹配关系。28、相比于现有技术,本技术综合n个第一游戏对象和m个第二游戏对象各自的画像特征表征向量和社交关系表征向量,对n个第一游戏对象和m个第二游戏对象进行两两匹配,得到匹配后的第一游戏对象和第二游戏对象具有较高的协作配合度。其中,在画像特征表征向量上相似度较高的第一游戏对象和第二游戏对象,其在一定程度上能够表明该第一游戏对象和第二游戏对象的技能等级相似;另外,在社交关系表征向量上相似度较高的第一游戏对象和第二游戏对象,其在一定程度上能够表明该第一游戏对象和第二游戏对象在游戏中社交关联度较高。将技能等级相似的第一游戏对象和第二游戏对象进行匹配,可以提高第一游戏对象和第二游戏对象在游戏中的协作作战配合度,技能等级相近的游戏对象更容易理解彼此的游戏风格和策略,他们能够更好地协调行动,提高游戏任务的完成率和成功率,同时可以避免因技能差异而导致的不协调或不愉快的游戏体验。将社交关联度较高的第一游戏对象和第二游戏对象进行匹配,社交关联度较高的游戏对象之间有更强的信任和默契,他们更倾向于互相支持和合作,从而进一步加强了游戏社交的友好性和亲密性。因此,通过本技术提供的对象匹配方法,将技能等级相似、社交关联度较高的游戏对象匹配进行协作,可以提高游戏的整体质量和玩家的满意度。

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